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ACCESO SISTEMA ACADEMICO
Este curso trata sobre el uso del lenguaje funcional DAX como parte de la plataforma Power BI de Microsoft, este lenguaje permite escribir fórmulas de cálculo con una lógica muy similar a las fórmulas de Excel, de hecho, DAX tiene en común con Excel un gran número de funciones.
DAX se usa principalmente para obtener medidas y columnas calculadas que enriquecen y potencian los modelos analíticos usando diversas herramientas Microsoft, como ser Excel, Power BI Desktop, SQL Server Analysis Services y otras.
Durante el curso se trabajan con diversas categorías de funciones, como ser las funciones normales genéricas, las compartidas con Excel, las funciones de inteligencia de tiempo y las funciones para manejar jerarquías Padre – Hijo (PARENT - CHILD).
Este curso también incursiona en el uso de Python dentro de Power BI, un lenguaje de programación multiparadigma muy difundido en la analítica y la ciencia de datos. Establece el modelo de trabajo de Power BI con otros tipos de leguajes también muy difundidos como R.
La última parte del curso trata sobre en las diversas capacidades de IA (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje de maquina) disponibles actualmente en Power BI.
Propuesta de Valor: PRODUCTIVIDAD PERSONAL Y CORPORATIVA
Duración: 15 Horas
1.1. ARQUITECTURA GENERAL BI
1.2. MICROSOFT POWER BI (PLATAFORMA)
1.3. CRISP DM
1.4. MODELOS DE DATOS ANALÍTICOS: EL DIAGRAMA ESTRELLA
1.5. MODELOS DE DATOS TABULARES CON POWER PIVOT
1.6. INTRODUCCIÓN A DAX
1.7. OBJETIVOS DAX
1.8. DIFERENCIAS DAX CON FUNCIONES EXCEL
1.9. FORMULAS DAX
1.10. SINTAXIS DAX
1.11. TIPOS DE DATOS DEL MODELO TABULAR USADOS EN DAX
1.12. OPERADORES DAX
1.13. CATEGORÍAS DE FUNCIONES DAX
1.14. VARIABLES EN DAX
1.15. EJERCICIOS PRÁCTICOS
2.1. CONTEXTO DE FILA
2.2. CONTEXTO DE FILTRO
2.3. RELACIONES Y CONTEXTO DE FILTRO
2.4. MEDIDAS Y CONTEXTO DE FILTRO
2.5. MÁS FUNCIONES DAX
2.6. CALCULATE (EXPRESIÓN, FILTRO1, FILTRO2)
2.7. VALUES (COLUMNA)
2.8. CALCULATETABLE (EXPRESION DE TABLA, FILTRO1, FILTRO2)
2.9. ALL (TABLA) Y ALL (COLUMNA1 [, COLUMNA2]…)
2.10. ALLEXCEPT (TABLA, [, COLUMNA1] [, COLUMNA2]…)
2.11. RANKX (TABLA, EXPRESIÓN, [, VALOR] [, ORDEN] [, EMPATES]…)
2.12. RANK.EQ (VALOR, COLUMNA [, ORDEN]…)
2.13. TOPN (VALOR_N, [, ODENADOPOR1] [, ORDEN1] [, ODENADOPOR2] [, ORDEN2]…)
2.14. LOOKUPVALUE (COLUMNA RESULTADO, COLUMNABUSQUEDA1, VALORBUSQUEDA1 [, COLUMNABUSQUEDA2] [, VALORBUSQUEDA2]…)
2.15. ALLSELECTED ()
2.16. EJERCICIOS PRÁCTICOS
3.1. FUNCIÓN CALCULATE
3.2. FUNCIÓN CALCULATETABLE
3.3. FUNCIÓN COUNTROWS
3.4. FUNCIÓN ALL
3.5. FUNCIONES PARA AGREGAR EXPRESIONES – FUNCIONES “X”
3.6. FUNCIONES BLANK () Y VALORES BLANK
3.7. FUNCIÓN DISTINCT
3.8. FUNCIÓN VALUES
3.9. EJERCICIOS PRÁCTICOS
4.1. CONCEPTOS Y BUENAS PRÁCTICAS
4.2. FUNCIONES QUE RETORNAN UNA FECHA
4.3. FUNCIONES QUE RETORNAN UNA TABLA DE FECHAS
4.4. FUNCIONES QUE EVALÚAN EXPRESIONES EN UN PERIODO DE TIEMPO
4.5. FUNCIONES PADRE - HIJO
4.6. EJERCICIOS PRÁCTICOS
5.1. POR QUÉ PYTHON Y PYTHON EN POWER BI
5.2. EJECUTAR SCRIPTS PYTHON EN POWER BI DESKTOP
5.3. PYTHON COMO FUENTE DE DATOS
5.4. USAR PYTHON EN EL EDITOR DE CONSULTAS
5.5. USAR UN IDE EXTERNO DE PYTHON CON POWER BI
5.6. CREAR VISUALES POWER BI USANDO PYTHON
5.7. CREAR VISUALES USANDO PAQUETES PYTHON
5.8. TIPOS DE ROLES POWER BI USANDO IA
5.9. POWER BI END-TO-END
5.10. ÁREAS DE LA PLATAFORMA CON CAPACIDADES ÚNICAS DE IA
5.11. PRACTICA VISUALIZACIÓN DE DATOS CON IA
5.12. DESCUBRIMIENTOS (INSIGHTS)
5.13. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO AUTOMATIZADO (AUTOML) EN POWER BI
5.14. SERVICIOS COGNITIVOS
La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.
